Terminologien oder Klassifikationen

Zusammenfassung

Klassifikationen wie ICD-10 sind immer zweckgebundene Abbildungen einer Domäne. Die streng hierarchischen, sich gegenseitig ausschließenden Klasseneinteilungen stellen zwangsläufig einen Kompromiss dar; unter anderem mit der Verwendung von Restklassen. Unterhalb der aggregierenden Klassenebene ist eine verarbeitbare Begriffsebene notwendig. Erst sie ermöglicht eine semantische Datenintegration oder Anwendungen wie wissensbasierte Entscheidungsfunktionen. Eine Vielzahl von Begriffen mit ihren Bedeutungen und Bezeichnungen wird mit Terminologien wie LOINC bereitgestellt. Für große Fachgebiete lassen sich Terminologien aber nicht mehr durch einfache Aufzählung realisieren. So wie Menschen Sprache nach dem „LEGO-Prinzip“ verwenden, d. h. durch Zerlegung in kleinste Bausteine (Vokabular) und regelkonformes Kombinieren zu sinnvollen Sätzen (Grammatik), so werden in kompositionellen Terminologien wie SNOMED CT komplexe Begriffe durch Verwendung einer geeigneten Logik rechnergestützt verarbeitet. Solche Terminologien ermöglichen eine maschinelle Interpretation ausgetauschter Patientendaten, z. B. für Prüfmodule zur Verbesserung der Arzneimitteltherapiesicherheit.

Abstract

Classifications like ICD-10 are always purpose-dependent reconstructions of a domain. The strong hierarchical, mutually exclusive divisions of classes are necessarily the result of a compromise, i.e. by using residual classes. Below the aggregation level of classes a machine manipulable level of concepts is needed to enable knowledgebased decision support or semantic integration of patient data. A set of concepts with their meanings and descriptions is provided by terminologies like LOINC. For large specialty areas, terminologies can be no longer realized by enumeration. Similar to human beings using language according to the “LEGO principle”, i.e. decomposing in primitive building blocks (vocabulary) and rule-compliant composing to meaningful sentences (grammar), in almost the same manner complex concepts are dealt with in compositional terminologies like SNOMED CT by using logical approaches. Those terminologies enable a sophisticated machinesupported interpretation of exchanged patient data, e.g. for decision support modules in drug therapy.